Kor*_*ain 6 linux centos virtual-machine python-3.x dask
这是我现在正在做的事情:
11.11.11.111
启动 Jupyter 笔记本:nohup jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --no-browser &
http://(11.11.11.111 or 127.0.0.1):8889/?token=blahblahblah
在新笔记本中启动单机客户端:
from dask.distributed import Client
client = Client()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)打印client
显示仪表板位于http://127.0.0.1:8787/status
,但是,我在该 URL 处找不到仪表板。我也尝试过http://11.11.11.111:8787/status
,但也没有成功。
我仍然可以使用 Dask Dataframes 运行笔记本中的所有内容,但我就是不知道如何查看仪表板。Bokeh
安装在服务器上,我通过 Anaconda 运行 Jupyter Notebook。
最后通过一些 SSH 隧道解决了这个问题。
有关问题的更多背景:
目标实际上有两个:
在包含 Dask 代码的远程服务器上运行 Jupyter Notebook
从 Notebook 中运行的代码查看 Dask 仪表板
以下是我采取的步骤:
对于本例,远程服务器的 IP 地址是11.11.11.111
按照端口隧道的一些说明,我使用8001
的源端口和目标是localhost:8889
连接到远程服务器(具有16 个内核和 44.7GB RAM)后,我在 Putty 终端中运行了以下命令:dask-worker tcp://11.11.11.111:8786 --memory-limit=auto --nthreads=1 --nprocs=16 &
在服务器上启动 Jupyter Notebook:jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8889 --no-browser &
A。运行上述命令后,输出显示 Jupyter 笔记本正在运行http://(hostname or 127.0.0.1):8889/?token=blahblahblah
b. 打开浏览器并访问上面的 URL ( http://hostname:8889/?token=blahblahblah
) 将进入 Jupyter Notebook 主页
创建新的笔记本并运行以下代码:
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client
client = Client('11.11.11.111:8786')
print(client)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)输出显示仪表板
Client
Scheduler: tcp://11.11.11.111:8786
Dashboard: http://11.11.11.111:36124/status
client = Client('11.11.11.111:8786')
Cluster
Workers: 16
Cores: 16
Memory: 44.70 GB
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
现在,http://11.11.11.111:36124/status
在浏览器窗口中输入内容会将我带到 Dask 仪表板。